会议简介

CACML 2025已进入IEEE官方会议列表:

https://conferences.ieee.org/conferences_events/conferences/conferencedetails/64929

2025年IEEE第四届算法、计算和机器学习国际会议(CACML 2025)将于2025年3月28-30日在中国广州举行。该会议由中山大学计算机学院主办，中山大学计算机学院承办，IEEE，IEEE广州分会，国际计算机应用技术学会赞助；该会议将在中山大学举行。

出版与检索

★被录用的文章将被收录在CACML 2025会议论文集里，由IEEE出版社出版，出版后所有文章都将进入IEEE Xplore数据库，并提交EI核心，Scopus及CPCI (ISTP)检索。

★该会议前三届接受的论文，已全部100%成功出版，并于出版后1个月左右全部100%完成EI核心和Scopus检索！(往届出版及检索记录请访问会议官网History页面查看)

投稿方式

1.线上投稿系统:

https://cmt3.research.microsoft.com/CACML2025

2.投稿邮箱: cacml@applied-computing.net

投稿指南:

https://www.cacml.net/Submission%20Guidelines.html

大会主讲嘉宾

邱道文教授, 中山大学，中国

邱道文，中山大学计算机学院教授。主要研究方向为量子计算与量子信息，自1999年以来在量子计算模型、量子查询算法、量子分布式算法、半量子密钥分配、量子信息中的不完备性问题、量子自动机和量子离散事件系统方面取得了一系列的重要成果：（1）提出了量子离散事件系统控制理论和量子模型学习理论；（2）建立了完备剩余格值自动机理论和模糊离散事件监督控制理论；（3）解决了国际知名学者C. Moore 和 J. P. Crutchfield、J. Gruska、和S. Gudder 提出的关于量子自动机的等价性与最小化问题；（4）证明了精确量子一次查询问题的完整刻画和著名Deutsch-Jozsa算法的通用性；（5）提出了量子-经典自动机、量子-经典安全直接通信；（6）设计了分布式量子Simon算法、分布式量子Shor算法、分布式量子Grover算法、分布式精确量子DJ算法、证明了关于Simon问题的量子与经典查询复杂性的最优分离。其研究将经典与量子计算处理相互融合，以期达到物理可实现性和本质上优于经典计算；在中科院一、二区和CCF A、B类等学术期刊和会议发表了180余篇学术论文。担任多个计算机科学学术期刊副主编，包括国际著名学术期刊Theoretical Computer Science。

KWONG Tak Wu (鄺得互) 教授，香港城市大学，中国香港 (IEEE Fellow)

KWONG Tak Wu教授现任香港城市大学计算机科学系主席教授，他的研究成果丰硕。他与他人合著了三本研究书籍，撰写了八个书章节，并发表了300多篇技术论文。根据谷歌学术的统计，他的作品已被引用逾2.7万次，h指数为73。自2018年起，他成为IEEE SMCS的杰出讲师，每年举办两次DL讲座，以推广IEEE SMC Society和尖端控制论技术。他也经常在IEEE支持的会议上发表主题演讲。2014年，他因在控制论和视频编码领域的优化技术方面的贡献而被提升为IEEE院士。

Li Qing(李青)教授, 香港理工大学，中国香港 (IEEE Fellow)

Li Qing教授积极参与学术界，担任多家技术期刊的副编辑和审稿人，并担任多个国际会议的组织者/共同组织者。他担任过50多个国际会议的程序委员会委员。目前他是IEEE和IET/IEE的会士，ACM-SIGMOD的成员，IEEE数据工程技术委员会的成员。他是香港网页学会的主席，也是IEEE香港计算机分会和ACM香港分会的执行委员会成员。此外，他还担任中国计算机学会数据库学会的顾问，CCF大数据专家委员会成员，以及DASFAA、ER、ICWL、UMEDIA和WISE学会的指导委员会成员。

史玉回教授，南方科技大学，中国 (IEEE Fellow)

史玉回教授是计算智能领域的专家，也是脑风暴优化（BSO）算法的开发者。他也是IEEE的成员，因为他对粒子群优化算法的贡献。史玉回教授1992年毕业于东南大学，获博士学位。之后，他在美国、韩国、澳大利亚等地做研究。他与粒子群优化算法的开发者Russell Eberhart和James Kenney共同发表了许多开创性的论文，并共同撰写了《群智能》和《计算智能：从概念到实现》等书。

Jixin Ma教授，格林威治大学，英国

Jixin Ma教授是英国格林威治大学计算机科学（人工智能）学院教授，也是计算与数学学院硕博士/硕士项目负责人。他的主要研究领域包括人工智能、数据科学和信息系统，特别关注领域是时间表示和推理、信息安全、机器学习和基于案例的推理。在?Information Fusion、Information Sciences、IEEE IoT、IEEE Trans on Cloud Computing等顶级期刊和?AAAI、?IJCAI、ECAI等知名国际会议上发表研究论文200余篇。

Yoshifumi Manabe教授，工学院大学，日本

Yoshifumi Manabe教授于1960年出生。他在1983年、1985年和1993年分别从日本大阪大学获得电气工程学士、硕士和博士学位。从1985年到2013年，他在日本电信电话公司工作。从2001年到2013年，他是京都大学研究生院信息学系的客座副教授。自2013年以来，他是日本工学院大学信息学部的教授。他的研究兴趣包括分布式算法、密码学、博弈论和图论。Yoshifumi Manabe教授是ACM、IEEE、IEICE、IPSJ和JSIAM的成员。

征稿主题

算法分析

蚁群算法

近似算法

组合搜索

数据挖掘和大数据

计算复杂性理论

计算和人工智能

进化计算

云计算

认知计算

遗传计算

嵌入式计算

网络切片优化的机器学习

深度学习

5G系统的机器学习

用于用户行为预测的机器学习

多媒体机器学习

机器学习算法的性能分析

(更多会议主题:https://www.cacml.net/Call%20for%20Papers.html)

联系方式

会议官网: https://www.cacml.net/

会议邮箱: cacml@applied-computing.net

电话咨询：13502461341

QQ咨询：2056773349

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投稿须知

1.会议的官方语言为英语，请务必用英语撰写论文。

2.请严格按照模板的格式修改文章格式（最好是在模板的基础上替换原文内容）。

3.文章页数要求双栏不少于5页。

4.审稿周期为3-4周左右。

5.论文应为原创文章且从未公开发表，禁止抄袭，禁止一稿多投。

6.论文模板可在官网首页下载。

7.投稿后3-4周内出结果，审核快的话，1-2周之内就能出结果，早投稿早审核，早发录用通知。

往届历史